Matplotlib pandas dataframe散点类型子图表根据同一列

Question

假设我有一个包含100行40列的数据框，其中40列表示散点图的Y轴值。 对于39个散点图，我想绘制第40列，第1列，第40列，第2列，第40列，第3列，依此类推，直到第39列的第40列。产生这种子图的方法，而无需手动进行？

例如（使用较小的数据框），尝试将子列中第1列的函数中的第3列散布，而第2列的函数中的第3列散布。

df = pd.DataFrame({'AAA' : [4,5,6,7], 'BBB' : [10,20,30,40],'CCC' : [100,50,-30,-50]})
df.plot(x=["AAA", "BBB"], y=["CCC"], kind="scatter", subplots=True, sharey=True)

Answer 1

一种方法是在外部创建子图并在列名上循环，为每个子图创建一个图。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.DataFrame({'AAA' : [4,5,6,7], 'BBB' : [10,20,30,40],'CCC' : [100,50,-30,-50]})

fig, axes = plt.subplots(1,len(df.columns.values)-1, sharey=True)

for i, col in enumerate(df.columns.values[:-1]):
    df.plot(x=[col], y=["CCC"], kind="scatter", ax=axes[i])

plt.show()

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在pandas 0.19中可能有效的另一种方法是使用subplots参数。 根据文档

子图：布尔值，默认为False
为每列分别创建子图

我对此进行了解释，以便以下内容可以工作，但是，我无法对其进行测试。

 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df = pd.DataFrame({'AAA' : [4,5,6,7], 'BBB' : [10,20,30,40],'CCC' : [100,50,-30,-50]}) df.plot(x=df.columns.values[:-1], y=["CCC" for _ in df.columns.values[:-1]], kind="scatter", subplots=True, sharey=True) plt.show()